庫存預測一般要考慮的因素(編輯修改稿)
2025-02-03 17:31 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 i1 —— n 指數(shù)平滑 Ft= α Dt1+（ 1α ） Ft1 Ft：時期 t 的銷售量預測值 Ft1 ：時期 t1的預測值 Dt1 ：時期 t1的實際需求 α ：平滑常數(shù)（ 0≤α≤1 ） 庫存分析方法 庫存預測方法 指數(shù)平滑 ?使用指數(shù)平滑時的主要決策是 選擇阿爾發(fā)系數(shù) 。 指數(shù)平滑 庫存分析方法 幾種常見的預測技術 庫存預測方法 指數(shù)平滑 α 0 α 1 ： ： 指數(shù)平滑 庫存分析方法 幾種常見的預測技術 庫存預測方法 指數(shù)平滑 練習四： 某維修站 4月份某款 MODEM的預測用量為10塊，而實際共維修了 12塊，假定阿爾發(fā)系數(shù)為 ，則請預測 5月份該維修站該款MODEM的用量為多少？ 參考公式： Ft= α Dt1+（ 1α ） Ft1 移動平滑和指數(shù)平滑相比較 庫存分析方法 幾種常見的預測技術 庫存預測方法 移動平滑和指數(shù)平滑移動平滑 指數(shù)平滑 優(yōu)點 易于計算 無需大量的歷史數(shù)據(jù)和更新資料即可快速計算出新的預測結果 缺點 ?對變化反應遲鈍 ?必須維持和更新大量的歷史數(shù)據(jù)來計算預測 不易確定阿爾法系數(shù) 外延平滑 ?具有 趨勢值 的指數(shù)平滑和具有 季節(jié)因數(shù) 的指數(shù)平滑 。 ?類似于基本的指數(shù)平滑，外延平滑可以用最低限度的記錄保存，迅速地計算新的預測。因為沒有能力正確地細分每一個預測成分，因此外延技術常常被認為過度敏感，這種過分敏感會導致預測精度的問題。 庫存分析方法 庫存預測方法 外延平滑 ?所有的物理系統(tǒng)都會隨著時間或使用而性能退化并最終失效。 ?一般來說，產(chǎn)品的失效率（故障率）曲線遵循一定的規(guī)律，即 浴盆曲線 ，剛開始是遞減的，中間接近于一個常數(shù)，最后是遞增的。 故障率計算法 庫存分析方法 庫存預測方法 故障率計算法 故障率計算法 W=f(0)X(0)+f(1)X(1)+…+f(n 1)X(n1) 式中： n：備件保修期 f（ 0）：備件生
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